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一种准确预测船舶交通流的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型研究
被引量：
6
1
作者
梅妍玭
张得才
傅荣
《电子器件》
CAS
北大核心
2020年第2期452-455,共4页
为了实现船舶交通流量的精确预测,对某大桥在2010年始~2016年终之间通过的船舶数量进行实测,并将实测数据作为时间序列,对其进行NP单根检验,得到的该时间序列具有非平稳性,进而建立EEMD-IAGA-BP神经网络预测模型,将实测船舶交通流量分解...
为了实现船舶交通流量的精确预测,对某大桥在2010年始~2016年终之间通过的船舶数量进行实测,并将实测数据作为时间序列,对其进行NP单根检验,得到的该时间序列具有非平稳性,进而建立EEMD-IAGA-BP神经网络预测模型,将实测船舶交通流量分解,得到多个平稳的分解信号,采用EEMD模型对其进行优化计算,研究结果表明:EEMD-IAGA-BP神经网络预测模型精度高于传统IAGA-BP模型,能够较为精确的预测船舶交通流量。
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关键词
EEMD
算法
自适应遗传算法模型
BP神经网络
模型
船舶交通流量预测
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职称材料
题名
一种准确预测船舶交通流的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型研究
被引量：
6
1
作者
梅妍玭
张得才
傅荣
机构
扬州市职业大学电子工程学院
扬州海科电子科技有限公司
中国船舶重工集团公司第七二三研究所
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2020年第2期452-455,共4页
基金
江苏省高职院校青年教师企业实践培训项目(2017QYSJ103)
2017校科研课题项目(2017ZR10)
2011年中央财政支持的职业教育实训基地建设项目(32113092562)。
文摘
为了实现船舶交通流量的精确预测,对某大桥在2010年始~2016年终之间通过的船舶数量进行实测,并将实测数据作为时间序列,对其进行NP单根检验,得到的该时间序列具有非平稳性,进而建立EEMD-IAGA-BP神经网络预测模型,将实测船舶交通流量分解,得到多个平稳的分解信号,采用EEMD模型对其进行优化计算,研究结果表明:EEMD-IAGA-BP神经网络预测模型精度高于传统IAGA-BP模型,能够较为精确的预测船舶交通流量。
关键词
EEMD
算法
自适应遗传算法模型
BP神经网络
模型
船舶交通流量预测
Keywords
EEMD algorithm
adaptive genetic algorithm model
BP neural network model
ship traffic flow prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种准确预测船舶交通流的自适应遗传算法优化的BP神经网络模型研究
梅妍玭
张得才
傅荣
《电子器件》
CAS
北大核心
2020
6
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